# 为空
# 不处理
# 删除
# 填充 || 替换
# 插值（以均值、中位数、众数等填补）
import pandas as pd
# 解决数据输出时列名不对齐问题
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
pd.set_option('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)
# 查看缺失值
df = pd.read_excel('./data/TB2018.xls')
# print(df)
# NaN 缺失值
# print(df.info)
# 判断数据是否存在缺失值
# print(df.isnull())
# print(df.notnull())
# 只针对Series对象  找出所有不是 缺失值的数据
# print(df[ df.isnull() == False ])
# 缺失值删除 dropna
# print(df.dropna())
# print(df)
# 保全指定列完整
# df1 = df[ df['宝贝总数量'].notnull()]
# print(df1)
# 填充
# fillna     NaN ---> 0
# df['宝贝总数量'] = df['宝贝总数量'].fillna(0)
# print(df)
# 重复值处理
# 判断没一晃数据是否重复
# print(df.duplicated())

# 去除全部重复数据
# print(df.drop_duplicates())
# 去除注定列的重复数据
# print(df.drop_duplicates(['宝贝总数量']))
# 保留重复行中的最后一行
# print(df.drop_duplicates(['买家会员名'],keep='last'))

# ------------------异常值的检测与处理-----------------
# 1. 根据给定的数据范围进行判断, 比如年龄在0-100之间,不在范围内就是异常值
# 2. 均方差  数据分布(钟型,两头低,中间高,左右对称)  大约68%的数据值都会在均值的一个标准差范围内 95% .....两个标准差 99.7% .......三个标准差
# 3. 箱形图(数据的分散情况统计图)



